2 Sởi năm 2024
2.1 Lựa chọn Serial interval
Note
Để ước tính được Rt thì cần phải xác định được Serial interval của Sởi, tuy nhiên trong báo cáo này thì nhóm nghiên cứu không tính được Serial interval từ bộ dữ liệu (vì không có đủ dữ liệu về tình trạng lây nhiễm giữa những ca bệnh). Do đó, nhóm nghiên cứu tham khảo y văn và chọn được Serial interval có trung bình là 14,5 ngày và độ lệch chuẩn là 3,25 ngày (Worden et al., 2020). Nhóm nghiên cứu sẽ dùng giá trị này để ước tính Rt cho năm 2024 và năm 2019 để xem diễn tiến của Sởi.
2.2 Phân tích hệ số lây nhiễm Rt
Note
Dữ liệu được sử dụng để ước tính Rt là dữ liệu ca bệnh theo ngày. Dữ liệu đã loại bỏ những ca bệnh được chẩn đoán là “Loại trừ Sởi” và chỉ chọn những ca bệnh được chẩn đoán là “Sởi xác định” và “Sởi nghi lâm sàng” để ước tính.
Báo cáo sử dụng Ngày khởi phát để ước tính Rt cho năm 2024 và Ngày nhập viện để ước tính Rt cho năm 2019 (vì không có dữ liệu về ngày khởi phát).
Năm 2024, dữ liệu phân tích từ ngày 04/03/2024 đến ngày 28/09/2024 có tổng cộng 210 ca bệnh bị thiếu dữ liệu về ngày khởi phát, do đó báo cáo sử dụng ngày nhập viện thay thế để ước tính Rt.
Báo cáo trình bày kết quả theo thời gian thực về số ca mắc mới, đường trung bình động 14 ngày (Moving Average), hệ số lây nhiễm theo thời gian (Rt) và sử dụng Rt để đánh giá số ca nhiễm trên thực tế.
- Từ 13/05, số ca bệnh bắt đầu xuất hiện mỗi tuần và bắt đầu liên tục từ ngày 30/05/2024. Từ ngày 13/05 thì số ca bệnh đã vượt qua khỏi đường Moving Average và đến khoảng 16/09 thì số ca mới bắt đầu giảm dưới ngưỡng này.
- Khi ước tính Rt từ 04/03/2024 thì có thể là quá sớm vì các ca bệnh xuất hiện lẻ tẻ từ 04/03/2024 đến khoảng 30/05/2024. Số ca bệnh bắt đầu xuất hiện liên tục từ 30/05/2024 nên sẽ ước tính Rt từ ngày này.
- Để quan sát được rõ hơn diễn tiến dịch trong 2 tháng gần nhất, hình sẽ được phóng to từ ngày 12/07 đến 14/09:
Lúc số ca bắt đầu liên tục thì Rt rất cao và đến tháng 10/07/2024 thì Rt giảm gần bằng 1. Tuy nhiên, đến khoảng 22/07/2024 thì Rt tăng trở lại và kéo dài đến gần giữa tháng 09/2024 mới giảm gần bằng 1.
Sử dụng bảng phân độ Rt của USCDC, giai đoạn Rt của Sởi năm 2024 diễn ra như sau (CDC, 2024):
Từ 10/06 - 08/07: số ca nhiễm đang tăng, trong khoảng thời gian này có khoảng 2 ngày thì số ca nhiễm trong giai đoạn ổn định (nhưng không đáng kể vì sau đó số ca nhiễm lại tăng).
Từ 10/07 - 21/07: số ca nhiễm ổn định, và khoảng ngày 19/07 thì Rt chuyển sang màu đỏ nghĩa là số ca nhiễm có thể tăng.
Từ ngày 22/07 - 09/09: số ca nhiễm đang tăng (Rt = 1.1, KTC: 0.95 - 1.29 vào ngày 09/09 có thể thấy KTC trên của Rt còn trên 1 do đó số ca bệnh có thể tăng).
Từ ngày 10/09 - 15/09: số ca nhiễm có thể tăng (màu đỏ).
Từ ngày 17/09 - 19/09: số ca nhiễm có thể giảm (màu vàng.
Từ ngày 20/09 - 28/09: số ca nhiễm ổn định (màu cam).
Bảng kết quả của Rt
| Dates | Estimatr Rt | Q1 | Q3 | Propability |
|---|---|---|---|---|
| 2024-09-28 | 0.9699398 | 0.8254703 | 1.125888 | 0.3393163 |
| 2024-09-27 | 1.0029717 | 0.8561977 | 1.161186 | 0.5049191 |
| 2024-09-26 | 1.0256948 | 0.8773016 | 1.185512 | 0.6193492 |
| 2024-09-25 | 1.0013333 | 0.8547991 | 1.159289 | 0.4965234 |
| 2024-09-24 | 0.9949725 | 0.8489462 | 1.152417 | 0.4638500 |
| 2024-09-23 | 1.0115173 | 0.8643413 | 1.170094 | 0.5487087 |
| 2024-09-22 | 1.0145210 | 0.8673280 | 1.173081 | 0.5640679 |
| 2024-09-21 | 0.9690008 | 0.8255286 | 1.123799 | 0.3339475 |
| 2024-09-20 | 0.9663959 | 0.8233094 | 1.120778 | 0.3214411 |
| 2024-09-19 | 0.9305057 | 0.7902172 | 1.082088 | 0.1743593 |
| 2024-09-18 | 0.9339449 | 0.7931379 | 1.086088 | 0.1867569 |
| 2024-09-17 | 0.9413141 | 0.7993960 | 1.094657 | 0.2148740 |
| 2024-09-16 | 1.0193799 | 0.8706342 | 1.179684 | 0.5876166 |
| 2024-09-15 | 1.0648440 | 0.9116499 | 1.229761 | 0.7852056 |
| 2024-09-14 | 1.0752827 | 0.9201530 | 1.242319 | 0.8191586 |
| 2024-09-13 | 1.0993902 | 0.9412261 | 1.269657 | 0.8844971 |
| 2024-09-12 | 1.0662887 | 0.9093385 | 1.235550 | 0.7843848 |
| 2024-09-11 | 1.0659541 | 0.9076573 | 1.236787 | 0.7809703 |
| 2024-09-10 | 1.1004046 | 0.9379568 | 1.275635 | 0.8802116 |
| 2024-09-09 | 1.1160854 | 0.9508355 | 1.294380 | 0.9109004 |
| 2024-09-08 | 1.1454975 | 0.9763928 | 1.327909 | 0.9524894 |
| 2024-09-07 | 1.2375653 | 1.0600177 | 1.428658 | 0.9963361 |
| 2024-09-06 | 1.2628556 | 1.0821808 | 1.457273 | 0.9983455 |
| 2024-09-05 | 1.2989171 | 1.1146034 | 1.497127 | 0.9995312 |
| 2024-09-04 | 1.2955983 | 1.1107487 | 1.494466 | 0.9994399 |
| 2024-09-03 | 1.2843456 | 1.0995728 | 1.483257 | 0.9991101 |
| 2024-09-02 | 1.2149666 | 1.0345411 | 1.409681 | 0.9910177 |
| 2024-09-01 | 1.2171990 | 1.0353551 | 1.413538 | 0.9911773 |
| 2024-08-31 | 1.2483725 | 1.0624314 | 1.449087 | 0.9963105 |
| 2024-08-30 | 1.2861583 | 1.0951607 | 1.492282 | 0.9988089 |
| 2024-08-29 | 1.3381666 | 1.1406191 | 1.551259 | 0.9997844 |
| 2024-08-28 | 1.3535471 | 1.1519405 | 1.571172 | 0.9998518 |
| 2024-08-27 | 1.2843833 | 1.0851515 | 1.500158 | 0.9980427 |
| 2024-08-26 | 1.3212837 | 1.1156572 | 1.544045 | 0.9992858 |
| 2024-08-25 | 1.3085506 | 1.1000636 | 1.534861 | 0.9986751 |
| 2024-08-24 | 1.3299583 | 1.1150834 | 1.563485 | 0.9991364 |
| 2024-08-23 | 1.3913214 | 1.1657327 | 1.636568 | 0.9998372 |
| 2024-08-22 | 1.4878348 | 1.2474525 | 1.749083 | 0.9999915 |
| 2024-08-21 | 1.6116385 | 1.3530768 | 1.892473 | 0.9999999 |
| 2024-08-20 | 1.7625167 | 1.4826614 | 2.066208 | 1.0000000 |
| 2024-08-19 | 1.9371601 | 1.6336908 | 2.266100 | 1.0000000 |
| 2024-08-18 | 1.9717464 | 1.6565086 | 2.314036 | 1.0000000 |
| 2024-08-17 | 1.9833921 | 1.6594878 | 2.335744 | 1.0000000 |
| 2024-08-16 | 1.9516403 | 1.6245282 | 2.308311 | 1.0000000 |
| 2024-08-15 | 1.9564535 | 1.6247164 | 2.318551 | 1.0000000 |
| 2024-08-14 | 1.9428229 | 1.6094677 | 2.307086 | 1.0000000 |
| 2024-08-13 | 2.0017449 | 1.6609949 | 2.373814 | 1.0000000 |
| 2024-08-12 | 1.9101914 | 1.5756723 | 2.276431 | 1.0000000 |
| 2024-08-11 | 1.9913698 | 1.6469171 | 2.368044 | 1.0000000 |
| 2024-08-10 | 1.9107288 | 1.5703867 | 2.283954 | 1.0000000 |
| 2024-08-09 | 1.8354319 | 1.4981390 | 2.206457 | 1.0000000 |
| 2024-08-08 | 1.7450928 | 1.4118843 | 2.113072 | 0.9999996 |
| 2024-08-07 | 1.6925813 | 1.3592818 | 2.061877 | 0.9999970 |
| 2024-08-06 | 1.5419196 | 1.2188235 | 1.902428 | 0.9997908 |
| 2024-08-05 | 1.4439193 | 1.1256059 | 1.801267 | 0.9978507 |
| 2024-08-04 | 1.4038224 | 1.0834405 | 1.765071 | 0.9945520 |
| 2024-08-03 | 1.4053954 | 1.0775086 | 1.776172 | 0.9936568 |
| 2024-08-02 | 1.4289264 | 1.0904214 | 1.812491 | 0.9948463 |
| 2024-08-01 | 1.5002806 | 1.1448722 | 1.902999 | 0.9981280 |
| 2024-07-31 | 1.6494960 | 1.2675180 | 2.081015 | 0.9998546 |
| 2024-07-30 | 1.8000632 | 1.3921688 | 2.259566 | 0.9999917 |
| 2024-07-29 | 1.8321180 | 1.4139900 | 2.303580 | 0.9999944 |
| 2024-07-28 | 1.7012067 | 1.2950374 | 2.161929 | 0.9998941 |
| 2024-07-27 | 1.6914774 | 1.2844097 | 2.153721 | 0.9998612 |
| 2024-07-26 | 1.7503088 | 1.3356700 | 2.220141 | 0.9999561 |
| 2024-07-25 | 1.7051324 | 1.2980258 | 2.166918 | 0.9999002 |
| 2024-07-24 | 1.5628260 | 1.1773344 | 2.002073 | 0.9988001 |
| 2024-07-23 | 1.4451327 | 1.0792942 | 1.863543 | 0.9929394 |
| 2024-07-22 | 1.3829162 | 1.0296719 | 1.787454 | 0.9841714 |
| 2024-07-21 | 1.2716599 | 0.9376217 | 1.655808 | 0.9396511 |
| 2024-07-20 | 1.1973802 | 0.8766328 | 1.567359 | 0.8720748 |
| 2024-07-19 | 1.1360078 | 0.8254250 | 1.495418 | 0.7815600 |
| 2024-07-18 | 1.0624321 | 0.7624196 | 1.411445 | 0.6298877 |
| 2024-07-17 | 1.0267608 | 0.7301273 | 1.373173 | 0.5440635 |
| 2024-07-16 | 0.9192291 | 0.6365929 | 1.252971 | 0.2894908 |
| 2024-07-15 | 0.8673894 | 0.5893490 | 1.198309 | 0.1920042 |
| 2024-07-14 | 1.0463981 | 0.7328844 | 1.414862 | 0.5848366 |
| 2024-07-13 | 1.0863130 | 0.7608403 | 1.468832 | 0.6678586 |
| 2024-07-12 | 1.0291455 | 0.7084164 | 1.408821 | 0.5422258 |
| 2024-07-11 | 1.0247836 | 0.7009512 | 1.409142 | 0.5314187 |
| 2024-07-10 | 1.0137158 | 0.6887707 | 1.400460 | 0.5062606 |
| 2024-07-09 | 1.1656958 | 0.8119499 | 1.582402 | 0.7959854 |
| 2024-07-08 | 1.3243248 | 0.9417244 | 1.771131 | 0.9475154 |
| 2024-07-07 | 1.4237618 | 1.0217160 | 1.891473 | 0.9813746 |
| 2024-07-06 | 1.4948245 | 1.0773380 | 1.979615 | 0.9915482 |
| 2024-07-05 | 1.5671345 | 1.1341430 | 2.069047 | 0.9964094 |
| 2024-07-04 | 1.5973473 | 1.1560082 | 2.108937 | 0.9974158 |
| 2024-07-03 | 1.5791076 | 1.1380818 | 2.091232 | 0.9965149 |
| 2024-07-02 | 1.5490903 | 1.1116540 | 2.057972 | 0.9947404 |
| 2024-07-01 | 1.4736674 | 1.0479216 | 1.970859 | 0.9867784 |
| 2024-06-30 | 1.2085188 | 0.8266260 | 1.661790 | 0.8361463 |
| 2024-06-29 | 1.0995479 | 0.7363845 | 1.534354 | 0.6702714 |
| 2024-06-28 | 1.1143724 | 0.7463127 | 1.555041 | 0.6950916 |
| 2024-06-27 | 1.3418515 | 0.9292712 | 1.829033 | 0.9424873 |
| 2024-06-26 | 1.4405630 | 1.0034049 | 1.955527 | 0.9760262 |
| 2024-06-25 | 1.3944655 | 0.9538134 | 1.917478 | 0.9574438 |
| 2024-06-24 | 1.4954698 | 1.0229002 | 2.056366 | 0.9809036 |
| 2024-06-23 | 1.5176277 | 1.0239371 | 2.106914 | 0.9809406 |
| 2024-06-22 | 1.5422473 | 1.0248121 | 2.163750 | 0.9809198 |
| 2024-06-21 | 1.6256121 | 1.0712886 | 2.293680 | 0.9883737 |
| 2024-06-20 | 1.7193623 | 1.1231445 | 2.440498 | 0.9931830 |
| 2024-06-19 | 1.8320200 | 1.1855867 | 2.616865 | 0.9963238 |
| 2024-06-18 | 2.1445391 | 1.4008841 | 3.044003 | 0.9996422 |
| 2024-06-17 | 2.4718480 | 1.6146932 | 3.508592 | 0.9999597 |
| 2024-06-16 | 3.2821600 | 2.1981141 | 4.580062 | 0.9999999 |
| 2024-06-15 | 4.3508564 | 2.9561958 | 6.010759 | 1.0000000 |
| 2024-06-14 | 5.6690111 | 3.8518180 | 7.831806 | 1.0000000 |
| 2024-06-13 | 7.0698366 | 4.6978551 | 9.918875 | 1.0000000 |
2.3 Phân bố nhóm tuổi theo tuần
- Về nhóm tuổi, lúc số ca bắt đầu xuất hiện liên tục thì nhóm dưới 9 tháng và nhóm từ 9 đến 18 tháng chiếm đa số. Tuy nhiên, khoảng 1 tháng sau thì bệnh xuất hiện nhiều hơn ở nhóm 18 tháng đến 5 tuổi, và từ tháng 08/2024 thì nhóm > 10 tuổi nhiễm bệnh khá nhiều.
2.4 Thời gian cửa sổ (Sliding window)
Chúng ta có thể tùy chọn Sliding window (SW) khác nhau để thể hiện kết quả ước tính Rt. Sliding window là khoảng thời gian chúng ta dùng để xác định Rt, ví dụ nếu chúng ta chọn SW = 7 thì giá trị Rt sẽ được tính bằng trung bình của 7 ngày. Chúng ta vẽ thử 4 trường hợp của SW lần lượt là: mỗi ngày, mỗi tuần, mỗi 2 tuần và mỗi tháng để lựa chọn.
SW = 14 đồng nghĩa với sliding window là 14 ngày (2 tuần) cho thấy Rt có độ ổn định hơn, nên sẽ sử dụng SW = 14 để ước tính Rt.